1989年度西山礦務(wù)局五個(gè)生產(chǎn)礦井經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題

1989年度西山礦務(wù)局五個(gè)生產(chǎn)礦井經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題1問(wèn)題的提出1989年度西山礦務(wù)局五個(gè)生產(chǎn)礦井實(shí)際資料如表1所示，對(duì)西山礦務(wù)局五個(gè)生產(chǎn)礦井1989年的企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)(至少用兩種方法)。表11989年度西山礦務(wù)局五個(gè)生產(chǎn)礦井技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)值指

標(biāo)白家莊礦杜爾坪礦西銘礦官地礦西曲礦原煤成本99.89103.6997.42101.1197.21原煤利潤(rùn)96.91124.7866.44143.9688.36原煤產(chǎn)量102.63101.85104.39100.94100.64原煤銷(xiāo)售量98.47103.16109.17104.3991.90商品煤灰分87.5190.2793.7794.3385.21全員效率108.35106.39142.35121.91158.61流動(dòng)資金周轉(zhuǎn)天數(shù)71.67137.1697.65171.31204.52資源回收率103.2510010099.13100.22百萬(wàn)噸死亡率171.251.3515.9053.7220.782問(wèn)題的假設(shè)1假設(shè)題中提供的實(shí)際資料都是可靠準(zhǔn)確的；2假設(shè)除了題中提供的指標(biāo)外，經(jīng)濟(jì)效益不再受其它因素影響。3符號(hào)的約定評(píng)價(jià)對(duì)象的個(gè)數(shù)；評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)；參考數(shù)列；比較數(shù)列，；表示時(shí)刻；關(guān)聯(lián)系數(shù)；分辨系數(shù)，；第個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)理想對(duì)象的灰色關(guān)聯(lián)度；指標(biāo)的個(gè)數(shù)；矩陣；相關(guān)系數(shù)矩陣；單位特征向量，；原煤成本；原煤利潤(rùn)；原煤產(chǎn)量；原煤銷(xiāo)售量；商品煤灰分；全員效率；流動(dòng)資金周轉(zhuǎn)天數(shù)；資源回收率；百萬(wàn)噸死亡率；4問(wèn)題的分析這是一個(gè)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，評(píng)價(jià)方法有很多種。層次分析法、主成分分析法、模糊評(píng)價(jià)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等。我們可以利用其中的方法對(duì)題目進(jìn)行求解。5模型的建立與求解5.1灰色關(guān)聯(lián)分析模型基本定義設(shè)評(píng)價(jià)對(duì)象為個(gè)，評(píng)價(jià)指標(biāo)為個(gè)，參考數(shù)列為指標(biāo)30.53070.32271.00000.080001指標(biāo)40.61960.348000.27681.00001指標(biāo)50.74780.44520.061401.00001指標(biāo)60.96251.00000.31140.702801指標(biāo)71.00000.50700.80440.250001指標(biāo)800.78880.78881.00000.73541指標(biāo)900.77171.00000.75650.96861取，計(jì)算及的值。見(jiàn)表3表3關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度值評(píng)價(jià)指標(biāo)待選生產(chǎn)礦井白家莊礦杜爾坪礦西銘礦官地礦西曲礦指標(biāo)10.46021.00000.34070.55670.3333指標(biāo)20.55990.39921.00000.33330.6388指標(biāo)30.48510.60780.33330.86211.0000指標(biāo)40.44660.58961.00000.64370.3333指標(biāo)50.40070.52900.89061.00000.3333指標(biāo)60.34190.33330.61620.41571.0000指標(biāo)70.33330.49650.38330.66671.0000指標(biāo)81.00000.38790.38790.33330.4047指標(biāo)91.00000.39320.33330.39790.34050.55860.52630.58730.57880.5982由表3知，按灰色關(guān)聯(lián)度排序可看出，，由于生產(chǎn)礦井5(即西曲礦)的關(guān)聯(lián)度與最優(yōu)生產(chǎn)礦井的關(guān)聯(lián)度最大，亦即生產(chǎn)礦井5(即西曲礦)的經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)于其他生產(chǎn)礦井的經(jīng)濟(jì)效益。5.2主成分分析模型基本定義與基本思想主成分分析也稱(chēng)為主分量分析，是一種通過(guò)降維來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方法：如何把多個(gè)變量(指標(biāo))化為少數(shù)幾個(gè)綜合變量(綜合指標(biāo))，而這幾個(gè)綜合變量可以反映原來(lái)多個(gè)變量的大部分信息。為了使這些綜合變量所含的信息互不重疊，應(yīng)要求它們之間互不相關(guān)?；静襟E設(shè)有個(gè)樣品，每個(gè)樣品觀測(cè)個(gè)指標(biāo)，將原始數(shù)據(jù)寫(xiě)成矩陣1)將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，即對(duì)同一變量減去其均值再除以標(biāo)準(zhǔn)差，以消除量綱影響，得到標(biāo)準(zhǔn)化的矩陣；2)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣；3)求相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及對(duì)應(yīng)的單位特征向量，其中，；4)寫(xiě)出主成分。其中模型的求解運(yùn)用SPSS軟件求出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)貢獻(xiàn)率。見(jiàn)表4表4相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和方差、累計(jì)貢獻(xiàn)率特征值方差貢獻(xiàn)率()%累計(jì)貢獻(xiàn)率%13.22235.80035.80022.81631.29167.09132.65129.45796.5484.3113.452100.00052.127E-162.364E-15100.00068.023E-178.915E-16100.0007-1.612E-16-1.791E-15100.0008-2.341E-16-2.601E-15100.0009-3.161E-16-3.513E-15100.000由表4可以看出，前3個(gè)特征值累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)96.548%，說(shuō)明前3個(gè)主成分基本包含了全部指標(biāo)具有的信息，我們?nèi)∏?個(gè)特征值，并計(jì)算出相應(yīng)的特征向量：表5前3個(gè)特征值的特征向量第一特征向量第二特征向量第三特征向量0.250.42-0.280.040.48-0.350.32-0.170.470.270.310.440.150.410.38-0.46-0.230.25-0.510.18-0.160.33-0.43-0.220.41-0.20-0.33因而前三個(gè)主成分分別為第一主成分第二主成分第三主成分在第一主成分的表達(dá)式中，除第2項(xiàng)和第五項(xiàng)指標(biāo)之外，其余變量的系數(shù)均在0.25~0.5之間，說(shuō)明第一主成分是其余七個(gè)變量的綜合。在第二主成分的表達(dá)式中，第1、2、4、5和第8項(xiàng)指標(biāo)的影響大。尤其是第1和第2項(xiàng)指標(biāo)影響尤大。在第三主成分的表達(dá)式中，第3和第4項(xiàng)指標(biāo)影響尤大。計(jì)算綜合評(píng)價(jià)函數(shù)通過(guò)SPSS軟件得出前三個(gè)主成分的主成分函數(shù)值、綜合函數(shù)值以及企業(yè)排名。見(jiàn)表6表6前三個(gè)主成分的主成分函數(shù)值、綜合函數(shù)值以及企業(yè)排名排名白家莊礦119.2840.0628.2063.544杜爾坪礦46.77102.0766.0168.125西銘礦-.6620.5674.9228.262官地礦16.96114.8714.0546.153西曲礦-38.0482.6440.0024.021附錄clc,cleara=[99.89103.6997.42101.1197.2196.91124.7866.44143.9688.36102.63101.85104.39100.94100.6498.47103.16109.17104.3991.9087.5190.2793.7794.3385.21108.35106.39142.35121.91158.6171.67137.1697.65171.31204.52103.2510010099.13100.22171.251.3515.9053.7220.78];fori=[14:9]a(i,=(a(i,-min(a(i,))/(max(a(i,)-min(a(i,));endfori=2:3a(i,=(max(a(i,)-a(i,)/(max(a(i,)-min(a(i,));end[m,n]=size(a);cankao=max(a')';t=repmat(cankao